ナウア株式会社

AI Video Analytics Development

映像AIの受託開発なら、モデルから業務システムまで。

物流・建設・製造・インフラの映像を、検出、追跡、集計、通知、レポートまで使える形にします。PoCで終わらせず、現場で運用できるAIシステムとして開発します。

Multimodal AI Pipeline
DetectionLIVE
OutputVLM / LLM
Input既存カメラ・録画映像
AI検出・追跡・理解
System画面・API・通知

What We Build

AIモデルだけでなく、使うためのシステムまで開発します。

学習、推論、画面、API、レポート、エッジ実装まで、必要な範囲を組み合わせて受託開発します。

映像解析AIの受託開発

現場映像や録画データから、検出・分類・追跡・集計を行うAIモデルと業務画面を開発します。

物体検知車両・人物検出異常検知OCR

動画解析・トラッキング開発

フレーム単位の検出だけでなく、移動、滞留、接近、ReIDなど時間軸を含む解析を実装します。

TrackingReID動線分析接近検知

VLM・マルチモーダルAI開発

画像・映像をVLMで読み取り、事故、渋滞、逆走、落下物、火災、路面状態などを言語化し、要約・通知・レポートへ接続します。

VLM異常説明要約通知映像検索

System Flow Examples

業界や目的に合わせて、システム全体の流れを設計します。

入力映像、AI解析、業務画面、API、通知、レポートまでを一連のシステムとして組み立てます。

倉庫内でフォークリフトと作業者をAIで安全監視するイメージ
フォークリフト接近監視
物流・倉庫

フォークリフト安全監視

倉庫カメラから人・フォークリフト・危険エリアを解析し、接近や侵入を現場通知と記録に残します。

主な出力
アラート証跡動画日次レポート
01カメラ映像
02人・車両検出
03接近/侵入判定
04通知・履歴画面
建設現場の安全管理AIシステムイメージ
作業者・重機の危険検知
建設・インフラ

現場安全・作業状況モニタリング

定点カメラや車載映像から、重機接近、立入、作業状態、危険兆候を検出し、現場管理画面へ集約します。

主な出力
危険通知作業記録報告書
01現場映像
02作業者/重機解析
03危険状態判定
04管理画面・通知
製造ラインで製品画像を検査し異常候補をレビューするAIシステムイメージ
製品画像の異常レビュー
製造・検査

画像検査・異常レビューシステム

製品画像や設備映像から異常候補を抽出し、人が確認するレビュー画面、判定履歴、既存DB連携まで作ります。

主な出力
検査結果レビュー履歴品質データ
01製品画像
02欠陥/異常検出
03人による確認
04DB/API連携
交通量解析AIの画面イメージ
方向別・時間帯別の交通集計
交通・施設

交通量・人流分析ダッシュボード

車両・歩行者・自転車・来訪者を検出し、方向別、時間帯別、エリア別の集計を可視化します。

主な出力
集計表ヒートマップCSV/API
01道路/施設映像
02対象物追跡
03方向/滞留集計
04グラフ・CSV出力
VLMで映像内容を理解して説明する資料画像
映像検索・状況説明・要約
VLM・生成AI

映像検索・自動レポート生成

録画映像を自然言語で検索し、該当シーン抽出、状況説明、要約、報告書生成までつなげます。

主な出力
シーン抽出説明文レポート
01録画/画像
02VLMで内容理解
03自然言語検索
04要約・帳票化
社内資料を確認しながらAI活用を検討するイメージ
社内文書検索・根拠付き回答
RAG・社内ナレッジ

マニュアル検索・現場QAシステム

社内資料、点検記録、マニュアル、過去報告書を検索し、現場担当者が自然言語で質問できるRAGシステムを構築します。

主な出力
社内QA根拠リンク回答ログ
01PDF/社内文書
02ベクトル検索
03LLM回答生成
04引用付き回答/API

Use Cases

現場映像を、業務で使えるAIシステムへ。

物流・倉庫のAI映像解析イメージ

物流・倉庫

フォークリフトと作業員の接近、危険エリア侵入、倉庫内動線を映像から検出。安全管理や現場改善に使える画面まで開発します。

建設・インフラのAI映像解析イメージ

建設・インフラ

現場カメラや車載映像から、危険行動、重機接近、作業状況を解析。通知、記録、レポート化まで含めて設計します。

業務映像のマルチモーダルAI活用のAI映像解析イメージ

業務映像のマルチモーダルAI活用

映像内の事故、渋滞、落下物、火災、路面状態を自然言語で説明し、検索、要約、通達、レポート化へつなげます。

VLM / Multimodal AI

映像を「検出する」だけでなく、状況を説明し、次の判断につなげます。

補足資料では交通異常検出を例に、検出モデル、VLMによる状況説明、LLMによる要約・通達までの流れを整理しています。この考え方は交通だけでなく、物流、建設、製造、施設管理などの映像にも展開できます。

交通異常の検出と説明のマルチモーダルAI活用イメージ

交通異常の検出と説明

事故、渋滞、逆走、落下物、火災などを検出し、VLMで何が起きているかを自然言語で説明します。

システム構成・情報連携のマルチモーダルAI活用イメージ

システム構成・情報連携

検出結果やVLMの説明を、管理画面、通知先、レポート出力までつなげる構成を整理します。

危険兆候の映像監視のマルチモーダルAI活用イメージ

危険兆候の映像監視

資料内の検証画像のように、事故後の確認だけでなく、危険状態になる前の映像監視にも活用できます。

Development Flow

最初から大きく作らず、映像で確かめながら進めます。

01

課題と映像を確認

対象物、カメラ条件、必要な出力、既存業務フローを整理します。

02

小さく検証

手元の映像で検出精度、処理速度、運用可能性を短期間で確認します。

03

システム化

モデル、画面、API、通知、レポートを業務で使える形に実装します。

Contact

映像AIで開発したいテーマを聞かせてください。

手元の動画、既存カメラ、現場写真、現在の業務フローがあれば、公式サイトの問い合わせフォームからご相談ください。

問い合わせフォームへ